基于模糊推理和BP神经网络的机械故障智能诊断系统的研发

发布时间：2024-03-08 00:53

　　针对以信息处理技术为手段的现代设备诊断技术,对多故障同时发生和各种故障之间可能存在的相互联系及影响难以分析的不足,本文对基于模糊推理和人工神经网络的智能诊断技术进行了研究。本文介绍了模糊逻辑和人工神经网络的基本理论,然后将两者结合起来进行优势互补,开发了一套基于模糊推理和BP(Error Back propagation)神经网络的机械故障智能诊断系统软件,同时对整个系统的设计思想、软件实现和关键技术进行了详细论述。 该系统具有三大主要功能: 模糊推理。 BP神经网络推理。 两个推理结果的数据融合。 该系统具有七大主要技术特点: 将模糊理论与人工神经网络有机地结合起来,进行优势互补,并通过数据融合算法在诊断的结果层面上进行适当的融合,提高了诊断的可靠性; 采用了基于贝叶斯流和关系流的模糊推理算法,提高了诊断的可靠性; 对传统的BP算法进行了根据误差变化趋势动态改变学习率和趋势因子的改进,提高了BP算法的收敛速度和收敛的概率; 采用基于图形的知识表达方式,人机交互界面友好,修改专家知识方便,这种处理方式能够方便地、递增地收集和存储专家知识而不需要任何模型,这对于没有数学模型存在的地方特别...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4.3模糊推理结构图

重庆大学硕士学位论文4系统的软中进行保存，其目的是为了专家总结该类故障的共性，用来评价提取的特的质量，确保特征向量选取正确，同时也可以用来总结经验，修改和完善识。推理引擎推理时要从专家知识库中读取专家知识，同时如果出现推理实际有出入时，推理引擎可以通过自身的学习来修改专家知识....

图4.13系统主界面

重庆大学硕士学位论文4系统的软件实现输入完后按下“OK“按钮之后，就可以进行网络训练了，如果训练不收敛，可以加隐含层神经元的数目或适当修改一下训练误差进行重新训练。

图4.14BP神经网络训练界面

图4.13系统主界面Figure4.13themaininterfaceofsystem

图4.15推理界面

具体操作过程如下，在表格控件中输入测试数据，从推理模式下来筐中选择推理模式，按下“单组发送”按钮，就能检测各种推理模式的正确性。按下“打开文件”按钮选择打开存储特征数据的某个文件，再按下“连续发送”按钮，就可以对文件中所保存的特征向量集合进行推理。如果在某种推理模式下，输入的测试....

本文编号：3921756